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本书围绕计算机视觉的五大核心任务:图像分类、图像分割、目标检测、目标跟踪、三维场景重建，将内容划分为三部分:基础篇、识别篇与重建篇。其中，基础篇（第1～5章）讲述计算机视觉任务的共性知识与算法，涵盖线性滤波器、图像边缘提取、纹理表示、角点特征提取、尺度不变特征；识别篇（第6～9章）关注机器如何理解图像内容，重点介绍图像

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本书是一部专注于无线射频识别（RFID）技术和深度学习算法在人体行为识别领域应用的专著。本书的核心主题是探索如何通过RFID技术捕获数据，并利用深度学习算法进行分析，以实现对室内环境中人体行为的准确识别。这一研究对于智能监控、健康监护、人机交互等多个领域具有重要的实际意义。本书首先介绍了研究背景，然后详细阐述了RFID

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在智能制造高质量发展的背景下，机器视觉技术作为工业自动化和智能化升级的核心驱动力，凭借其高精度、高效率、非接触性和可重复性等显著优势，在电子制造、汽车工业、食品包装、医药生产等领域发挥着不可替代的作用。掌握机器视觉技术不仅是自动化、计算机、人工智能等专业学生的必备能力，更是推动制造业数字化转型和智能化升级的关键支撑。本

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